Испанский стартап iPronics из Валенсии, специализирующийся в области оптической коммутации (Optical Circuit Switching) на основе кремниевой фотоники для ИИ-инфраструктур, объявил о привлечении $125 млн венчурных инвестиций в рамках раунда финансирования серии B, возглавляемого совместно Maverick Silicon и Light Street Capital при участии NVIDIA и ряда существующих и новых инвесторов. С учётом нынешнего раунда общий объём финансирования компании достиг $177 млн.

Компания сообщила, что полученные средства позволят ускорить коммерческое внедрение стоечного оптического коммутатора iPronics Optical Networking Engine (ONE). Благодаря интегрированному управлению, телеметрии и API, iPronics ONE предоставляет программируемый оптический уровень, позволяющий ИИ-кластерам перенастраивать соединения в режиме реального времени для рабочих нагрузок обучения и инференса.

Источник изображения: iPronics

Компания отметила ускорение внедрения технологии оптической коммутации (OCS) в сетях ИИ ЦОД, получившей применение в самых разных областях. По мере роста ИИ-кластеров требования к масштабируемости сетей ускоряют переход от медных кабелей к оптическим и создают потребность в новом поколении высокоплотных решений для коммутации. iPronics разработала компактную, специализированную OCS-платформу на основе кремниевой фотоники. Она же вместе с Lumentum запустила проект по стандартизации OCS в рамках OCP.

Ключевое преимущество OCS заключается в способности быстро адаптироваться к выходу из строя вычислительных чипов, что стало неизбежным, поскольку в ЦОД теперь размещаются сотни тысяч чипов. «Сбои происходят в масштабе минут — это уже не часы, месяцы или недели, — сообщил агентству Reuters основатель и главный технический директор iPronics. — Первоочередная задача — обеспечить отказоустойчивость — надёжную и отказоустойчивую сеть, способную, по сути, перестраиваться».

Компания утверждает, что её технология позволяет достичь времени переконфигурации менее миллисекунд, что открывает возможность изменения топологии непосредственно во время исполнения рабочих нагрузок, скрывая задержки во время вычислительных циклов, пишет The Register. iPronics утверждает, что она также способна достичь более высокой плотности, чем решения OCS «первого поколения». iPronics One поддерживает 32 порта на одном чипе-коммутаторе, но компания готовит чипы на 72 и 144 порта. Поскольку эти чипы созданы с использованием кремниевой фотоники, они весьма компактны, так что iPronics рассчитывает на многочиповые решения и разъёмы высокой плотности для размещения до 720 пар портов в 1U-шасси.

Источник изображения: iPronics

Даже при задержках менее миллисекунды OCS лучше всего работает в средах, где сетевые пути меняются не так часто. Это разнится с подходом, используемым в большинстве современных стоечных систем, таких как NVIDIA NVL72 или AMD Helios, которые отдают приоритет коммуникациям All-to-All и чрезвычайному разнообразию путей. Но эти два подхода не являются взаимоисключающими. Существует несколько потенциальных вариантов использования, включая гибридные среды, объединяющие mesh-сети с коммутируемыми фабриками.

В связи со стремительным развёртыванием ИИ ЦОД, растут инвестиции в индустрию оптической коммуникации, от стартапов в области фотоники до уже существующих предприятий по производству оптического оборудования и волоконно-оптических кабелей, отметил The Register. В марте NVIDIA инвестировала $6 млрд (по $2 млрд в каждую) в Coherent, Lumentum и Marvell для развития их оптических технологий. Расширяя присутствие в США, iPronics открыла офис в Санта-Кларе (Santa Clara) в Калифорнии, и активно набирает сотрудников для «усиления своей продуктовой стратегии, развёртывания решений у клиентов и партнёрства в области ИИ-инфраструктуры».

Компания Equinix расширяет платформу ЦОД и межсетевого взаимодействия, добавив взаимодополняющие сервисы, обеспечивающие распределённую эксплуатацию вычислительных ресурсов. Equinix Fabric One обеспечивает подключение между корпоративными площадками, облаками и ИИ-провайдерами, а Equinix Inference Exchange позволяет объединить эталонные решения NVIDIA Enterprise Reference Architectures с открытой платформой для инференса компании Together AI в пределах экосистемы Equinix.

Сервисы позволят решить распространённую проблему архитектуры данных, когда корпоративная информация, приложения и пользователи распределены по разным объектам, облакам и юрисдикциям с отдельными правовыми нормами, а обслуживающие эти ресурсы вычислительные системы отделены от них и работают в других локациях. Equinix рассчитывает превратить распределение рабочих нагрузок и управление подключениями в единый управляемый сервис вместо того, чтобы реализовать сетевые подключения в рамках отдельных ИИ-проектов.

Fabric One позволит клиентам описывать необходимый результат подключений на естественном языке. Equinix будет самостоятельно определять и организовывать маршрутизацию, облачные подключения, шифрование, управлять отказоустойчивостью и переключением на резервные ресурсы.

Источник изображения: Equinix

Основными партнёрами по интеграции выступят AWS и Google Cloud, Fabric One будет использовать открытые спецификации OpenAPI 3.0 Interconnect, разработанные в рамках программ AWS и Google по организации мультиоблачных сетей, к которым присоединились Microsoft Azure и OCI. Приложения и инфраструктурные агенты смогут программно запрашивать необходимые соединения вместо того, чтобы полагаться на ручную координацию кросс-соединений и ручное предоставление сетевых ресурсов.

Inference Exchange представляет собой распределённую платформу для ИИ-инференса. Equinix будет поставлять объекты, электроэнергию, передовые системы охлаждения, обеспечит эксплуатацию инфраструктуры после ввода в эксплуатацию и подключение через Equinix Fabric.

NVIDIA обеспечит развёртывание с помощью проверенных эталонных архитектур Enterprise Reference Architectures, а Together AI обеспечит платформу для инференса с более 200 open source ИИ-моделей. Платформа будет поддерживать общие многопользовательские проекты и выделенные среды для отдельных клиентов, которым требуются гарантированные объёмы ресурсов и высокий уровень «изоляции» данных.

Источник изображения: Equinix

По данным Storage Review, платформа Inference Exchange ориентирована на три ключевых топологии развёртывания. Во-первых, для инференса на уровне городских периферийных узлов организации способны запускать модели в рамках агломераций, с быстрым откликом API-обращений к открытым базовым моделям. Во-вторых, её можно использовать для перехода от закрытых проприетарных API на модели с открытым исходным кодом. Наконец, для обеспечения суверенного ИИ и выполнения нормативных требований локальных регуляторов — компании из регулируемых сфер могут обеспечить инференс и обработку данных в пределах заданных географических границ.

Предполагается, что бета-тестирование Fabric One начнётся до конца 2026 года, а полная доступность сервиса запланирована на 2027 год, сначала в Северной Америке. Inference Exchange будет доступен в I квартале 2027 года. Стратегическим преимуществом Equinix является инфраструктура компании и плотность сосредоточенной вокруг неё экосистемы. На конец 2025 года она управляла 280 ЦОД на 77 рынках 36 стран. Платформа объединяет более 10,5 тыс. компаний, около 3 тыс. поставщиков облачных и IT-сервисов, а также более 500 тыс. физических и виртуальных интерконнектов.

Объекты совредоточены в мегаполисах и городских агломерациях, где пересекаются телеком-операторы, облачные провайдеры, корпорации, платформы с контентом и и финансовые площадки. Для распределённого инференса близость всех игроков может быть важнее масштаба вычислительных ресурсов, поскольку часто корпоративные данные невозможно переместить в удалённый регион из-за требований к задержке, стоимости, управлению, безопасности, юрисдикции и т. п.

Fabric One и Inference Exchange координируют два уровня физической инфраструктуры Equinix — на одном находятся объекты International Business Exchange (IBX), предназначенные для разных клиентов, на другом — дата-центры xScale для крупных заказчиков, в том числе гиперскейлеров. Fabric One координирует подключения между разными инфраструктурными доменами, а Inference Exchange позволяет размещать и эксплуатировать мощности для инференса ближе к локациям, где корпоративный спрос максимален. Впрочем, это не сделает инфраструктуру Equinix однородной, поскольку, например, некоторые IBX могут быть ограничены по своим проектным техническим характеристикам. Новые объекты IBX проектируются с расширенными возможностями в контексте электропитания и охлаждения.

Инфраструктурная компания SB Energy, основным владельцем которой является японская SoftBank, подала заявку на IPO, сообщает The Wall Street Journal. Объявлено, что она останется подконтрольной SoftBank и будет торговаться под тикером SBE. Также компания намерена предложить акции розничным инвесторам в Великобритании при посредничестве площадки Marex Financial.

Количество акций, которые планируется предлагать в ходе IPO, а также цена ценных бумаг пока не раскрыты. В целом SB Energy намерена привлечь $5–$7 млрд. NVIDIA уже обязалась стать одним из ключевых инвесторов, вложив в компанию $3 млрд. Правда, эту сумму разделят — некоторое количество акций продадут NVIDIA в закрытом режиме одновременно с IPO, оставшиеся средства приходятся на предоплаченный форвардный контракт. Ранее NVIDIA вложилась в Cloverleaf и Lancium, которые также занимаются подготовкой энергообеспеченных участков для ЦОД.

Также SB Energy выпустила 4 млн варрантов для OpenAI, вероятно, на сумму $5,5 млрд. Разработчика ChatGPT наделят правом назначать своего представителя в совет директоров до тех пор, пока будет владеть более 5 % акций компании, имеющихся в обращении. SoftBank и OpenAI стали долгосрочными арендаторами в трёх кампусах ЦОД SB Energy, хотя ни один из них пока не готов. Судя по поданным для IPO документам, арендные платежи по соответствующим соглашениям составят значительную часть выручки компании в ближайшем будущем.

Источник изображения: Adam Śmigielski/unsplash.com

SB Energy рассчитывает на выручку от своих ЦОД уже с IV квартала текущего года. Компания заявила, что уже законтрактованы 8,8 ГВт мощностей, из них 803 МВт — на стадии строительства. Также имеется 5,5 ГВт мощностей солнечных электростанций и аккумуляторных систем хранения энергии. После полного завершения строительства крупнейший кампус компании — Ports-Pike Technology в Огайо обеспечит 10 ГВт. Проект, за которым стоят SB Energy, OpenAI и NVIDIA, должен стать крупнейшим кампусом ЦОД в мире.

При этом, согласно заявлениям самой SB Energy, только ему может потребоваться кредитная поддержка в объёме $6 млрд, в частности — в форме аккредитивов, которые пока не отражаются в текущем балансе компании. В рамках лицензионного соглашения с компанией об использовании товарного знака, SB Energy обязуется выплачивать SoftBank 1 % валовой прибыли, а также заплатит OpenAI $50 млн до 2028 года за её ПО и инструменты. Компания уже привлекла более $1,8 млрд на строительство инфраструктуры, в том числе от OpenAI.

ИИ-компания Anthropic договорилась о сделке с облачным провайдером Lambda, поддерживаемым NVIDIA. Соглашение является частью попыток Anthropic нарастить свои ИИ-мощности и оценивается в $35 млрд, сообщает Bloomberg. По данным источников, инфраструктурный бизнес Hut 8 уже строит в Техасе участвующий в проекте ЦОД. Ранее о соглашении уже сообщал The Wall Street Journal, заявив, что арендой дата-центра в округе Нуэсес (Nueces) Техаса займётся NVIDIA.

Это лишь один из последних ИИ-договоров, связанных с NVIDIA — крупнейшим поставщиком ИИ-чипов в мире. Компания использует свои огромные финансовые ресурсы для расширения доступа партнёров к ИИ-инфраструктуре. Ожидается, что в ответ это увеличит спрос на технологии самой компании.

NVIDIA укрепляет слабые места в ИИ-экосистеме до того, как те начнут создавать серьёзные проблемы. Компания активно инвестирует в создателей ИИ-моделей и неооблачных партнёров, помогая им получить финансирование и даже напрямую вкладывая в компании собственные деньги. Так, она инвестирует в OpenAI, CoreWeave, Iren, Nebius, Lambda и xAI, а также в Sharon AI и Firmus, уже по новой схеме. Всего NVIDIA, согласно данным PitchBook, сделала 52 инвестиции в ИИ-компании в 2024 году, а в 2025-м — не менее 50.

Источник изображения: Hut 8

Тем временем Anthropic уже стала одним из ключевых потребителей мощностей ЦОД. На днях разработчик чат-бота Claude согласился потратить $45 млрд для аренды мощностей у Nscale в Западной Вирджинии. В последние месяцы компания также заключила облачные сделки с неооблачными компаниями — с Fluidstack на $50 млрд и со SpaceX/xAI на $45 млрд. Anthropic, NVIDIA, Lambda и Hut 8 воздержались от комментариев по поводу новой сделки.

Сама Lambda ведеёт переговоры о привлечении $3 млрд. По некоторым данным, она рассчитывает на оценку капитализации в объёме $12 млрд или более. В ходе раунда финансирования, состоявшегося в ноябре 2025 года, компания привлекла $1,5 млрд. Также в прошлом году она достигла соглашения с Microsoft о внедрении ИИ-инфраструктуры из десятков тысяч ИИ-ускорителей.

NVIDIA и MediaTek объявили о расширении долгосрочного партнёрства, направленного на создание платформ нового поколения для ИИ-задач. Сотрудничество охватывает три ключевых направления: это ИИ-инфраструктуры, локальные ИИ-вычисления и автомобилестроение.

В рамках партнёрства разработчики кастомных чипов в MediaTek возьмут на вооружение технологию NVIDIA NVLink Fusion, что позволит гиперскейлерам, облачным провайдерам и разработчикам передовых ИИ-моделей создавать собственные ускорители (XPU) и интегрировать их в ИИ-фабрики стоечного масштаба на базе NVLink.

Платформа NVLink Fusion предлагает основу для разработки многокристальных решений. Применяется специализированный чиплет NVLink Fusion для обеспечения связи XPU с интерконнектом NVLink с использованием фотонного или электрического интерконнекта. Задействована технология NVIDIA NVLink-C2C для когерентного объединения процессоров, графических чипов и других микросхем. Кроме того, применяется архитектура памяти NVIDIA NVHBM для повышения пропускной способности и энергоэффективности. В целом, платформа NVLink Fusion сокращает сроки вывода решений на рынок благодаря готовой инженерной базе.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA и MediaTek также продолжат сотрудничество в области разработки изделий RTX Spark и DGX Spark следующих поколений, которые будут использоваться в потребительских системах, суперкомпьютерах для ИИ-разработчиков и рабочих станциях корпоративного класса. В таких устройствах GPU разработки NVIDIA будут соседствовать с однокристальными системами MediaTek.

Наконец, партнёры займутся созданием платформ для программно-определяемых автомобилей с ИИ. Говорится об интеграции решений NVIDIA в состав платформы MediaTek Dimensity Auto для создания интеллектуальных автомобильных кабин. По условиям расширенного соглашения о сотрудничестве, компания NVIDIA инвестировала $3,5 млрд в конвертируемые облигации MediaTek.

NVIDIA объявила финансовые результаты за II квартал 2027 финансового года, закончившийся 26 июля 2026 года. Как отметило агентство Reuters, результаты NVIDIA свидетельствуют о том, что бум ИИ еще не закончился. Выручка компании увеличилась более чем вдвое год к году до $96,22 млрд (+106 %), также превысив консенсус-прогноз аналитиков, опрошенных LSEG, в размере $92,17 млрд (по данным CNBC).

Скорректированная чистая прибыль на разводнённую акцию (Non-GAAP) составила $2,22, что на 120 % больше, чем годом ранее, а также больше консенсус-прогноза аналитиков Уолл-стрит в размере $2,10. Чистая прибыль (GAAP) достигла $59,69 млрд (рост год к году на 126 %) или $2,46 на разводнённую акцию. Прогноз выручки за III квартал составляет $108 млрд ± 2 %, против прогнозируемых Уолл-стрит $104,19 млрд. NVIDIA не учитывает в своём прогнозе выручку от поставок ускорителей для ЦОД в Китае.

Источник изображений: NVIDIA

Финансовый директор NVIDIA Колетт Кресс (Colette Kress) заявила, что компания ставит перед собой цель достичь темпов роста выручки в 70 % в 2028 финансовом году, то время как аналитики в преддверии публикации результатов сообщили об ожидаемом росте на 44 %. Это редкое заявление для компании, которая обычно не публикует подобные прогнозы. Кресс сообщила, что «прогнозы клиентов указывают на удвоение нашего роста в следующем году», добавив, что этот прогноз также отражает «ограничения поставок», с которыми приходится сталкиваться NVIDIA и другим производителям чипов.

«Мы никогда не делали прогнозов и не давали оценок на год вперед», — сказал основатель и гендиректор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang). «ИИ достиг переломного момента. Он выполняет полезную работу. Его ресурсы продуктивны и прибыльны. Теперь вычислительные мощности приносят доход», — отметил он.

«Что делает (прогноз) ещё более убедительным, так это то, что спрос расширяется за пределы первоначальных крупных поставщиков услуг, и теперь облачные сервисы для ИИ, предприятия, государственные покупатели и промышленные клиенты растут значительно быстрее», — сказал Шей Болур (Shay Boloor), главный рыночный стратег Futurum Equities.

Кресс также отметила, что стремительный рост цен на память и увеличение стоимости компонентов будут продолжать оказывать давление на рентабельность компании, добавив, что рентабельность достигнет минимума в IV финансовом квартале на уровне примерно 71-72 %, по сравнению с примерно 74 % в III финансовом квартале. Аналитики ожидают 74,77 % в III квартале.

Выручка подразделения ЦОД выросла более чем вдвое (на 117 %), достигнув $89,0 млрд, превысив прогноз аналитиков LSEG в $85,08 млрд. В настоящее время на подразделение ЦОД приходится 92% от общей выручки компании. Сегмент гиперскейлеров (Hyperscale) принёс $48,7 млрд (рост — 102 %), сегмент AI Clouds, Industrial, & Enterprise (ACIE), который включает облачные решения для ИИ, промышленного и корпоративного рынков, — $40,3 млрд (рост — 138 %).

NVIDIA ожидает, что спрос со стороны ИИ-лабораторий составит примерно четверть её общего бизнеса в следующем году, что указывает на диверсифицированную клиентскую базу. Компания добавила, что неооблачные платформы, включая Nebius и CoreWeave должны запустить в этом году чем 8 ГВт мощностей ускорителей NVIDIA, что значительно больше, чем 3 ГВт в конце прошлого года.

Выручка сегмента Edge Computing составила $7,2 млрд, что на 27 % больше год к году. Рост продаж был обусловлен высокими объёмами продаж рабочих станций на платформе Blackwell, частично компенсированными снижением продаж потребительских ПК, которое, в свою очередь, было смягчено повышением цен на память и системы, сообщила компания.

Несмотря на сегодняшний рост после закрытия торгов, очевидно, что многие инвесторы в этом году охладели к акциям NVIDIA, отметил ресурс SiliconANGLE. На момент закрытия рынка акции выросли всего на 13 % с начала года, немного опередив более широкий индекс Nasdaq. Некоторые инвесторы высказывают опасения в существовании пузыря в ИИ-индустрии, который может лопнуть, если NVIDIA не сможет угнаться за текущими темпами роста.

Также утверждается, что NVIDIA смогла добиться таких результатов только благодаря инвестициям в другие компании в сфере ИИ, предоставляя им капитал, необходимый для продолжения инвестиций в её собственные чипы. В ходе отчёта Дженсен Хуанг постарался развеять эти опасения, заявив аналитикам, что он хотел бы быть ещё более агрессивным в своих инвестициях в OpenAI и её конкурента Anthropic PBC перед их IPO. «Инвестиции в эти компании — это возможность, которая выпадает раз в поколение, — сказал Хуанг. — Единственное, о чём я жалею, это то, что не инвестировал больше и раньше».

Компания Amazon намерена добавить в свой парк ускорителей ещё 2 млн чипов NVIDIA в следующие два года. Это свидетельствует о том, что компания по-прежнему намерена использовать продукты NVIDIA, хотя и разрабатывает уже не первое поколение собственных конкурентоспособных ускорителей, сообщает Bloomberg.

Последняя сделка включает чипы NVIDIA поколений Blackwell Ultra, Rubin и Rubin Ultra. Впрочем, финансовых условий NVIDIA и Amazon не раскрывали. Крупнейшие и лучшими покупатели продуктов NVIDIA — Amazon, Microsoft и Google — довольно успешно занимаются разработкой собственных ускорителей. Облачные гиганты делают ставку на то, что они лучше могут адаптировать продукты к собственным дата-центрам, от прироста эффективности могут выиграть и их клиенты.

В последние годы Amazon активно инвестировала в собственное подразделение, занимавшееся разработкой чипов Annapurna Labs, которое предлагает как CPU, так и ускорители, призванные конкурировать с продуктами NVIDIA. Тем не менее, компании сохраняют теснейшее сотрудничество. Так, новейшее поколение ускорителей Trainium4 будет пользоваться преимуществами технологии NVLink Fusion. Заказчикам NVLink компания также предлагает и память NVHBM.

Источник изображения: NVIDIA

Дополнительно, как сообщает NVIDIA, компании намерены внедрять в AWS инфраструктуру на основе CPU Vera и создавать в интересах правительства США ИИ-фабрики, в том числе для задач обеспечения национальной безопасности. Платформу NVIDIA планируется интегрировать с AWS Nitro и EFA для обеспечения повышенной безопасности использования.

Также продолжится поддержка открытых ИИ-моделей NVIDIA Nemotron платформами Amazon Bedrock и Amazon SageMaker, благодаря чему пользователи последних получат расширенный набор ИИ-инструментов. Планируется и ускорить обработку данных, в т.ч. в Amazon EMR и Amazon OpenSearch путём использования библиотек NVIDIA cuDF и cuVS CUDA-X. Наконец, партнёры намерены и дальше развивать ИИ в сфере робототехники с внедрением платформы NVIDIA Physical AI компанией Amazon Robotics. Это ускорит автоматизацию работы складов и развитие роботов нового поколения.

По мере развития рынка ИИ-агентов и активного внедрения ИИ-моделей с триллионами параметров производительность сопутствующей ИИ-инфраструктуры требует не только роста вычислительных мощностей, но и эффективного проектирования в рамках единой системы вычислений, памяти, сети и ПО. Для помощи гиперскейлерам и другим клиентам, использующим NVLink Fusion, компания предложила память NVHBM.

В традиционной архитектуре HBM-контроллер размещается на кристалле XPU, занимая некоторую площадь, которую можно было бы использовать для вычислений. NVHBM построена по той же технологии, что NVIDIA будет использовать в своих будущих GPU — кастомный контроллер памяти интегрируется в основной кристалл HBM, благодаря чему NVHBM обеспечит до 30 % роста пропускной способности памяти и до 15 % снижения энергопотребления, а также высвободит до 25 % больше площади основного кристалла XPU в сравнении со стандартной памятью HBM4E.

Источник изображения: NVIDIA

Стандартный вариант реализации NVHBM будет доступен у нескольких поставщиков памяти. Это должно снизить объём инженерных работ, необходимых для интеграции и сертификации памяти разных производителей. Заказчики NVLink Fusion смогут быстрее выводить на рынок специализированные ИИ-ускорители. Подразделение Annapurna Labs компании Amazon первым получит возможность поработать над NVHBM в рамках более широкого сотрудничества с NVIDIA по развитию NVLink Fusion, которое предполагает интеграцию NVLink Fusion в ИИ-ускорители Trainium4.

NVLink Fusion уже позволяет подключать XPU и CPU к стоечной платформе NVIDIA, партнёры компании могут получить доступ к чиплетам NVLink-C2C, сетевым коммутаторам NVLink и стойкам NVIDIA MGX. Также возможно использование широкой номенклатуры CPU различных партнёров, разработчиков ASIC и др.

Lancium анонсировала стратегическое партнёрство с NVIDIA, включающее привлечение инвестиций, для ускоренного внедрения инфраструктуры ускоренных вычислений в портфолио ЦОД Lancium. Lancium входит в инвестиционный портфель Blackstone Multi-Asset Investing. Предполагается интегрировать ПО и аппаратную архитектуру NVIDIA в будущие кампусы с энергообеспечением, сообщает Storage Review.

Партнёрство позволяет позиционировать кампусы Lancium как хабы для внедрения вычислительного и сетевого оборудования NVIDIA, а также программного стека последней. Сегодня Lancium управляет 4 ГВт арендованных мощностей, не считая портфолио по строительству площадок с доступным энергоснабжением мощностью более 15 ГВт. Совместная инициатива направлена на создание готовой к эксплуатации инфраструктуры высокой энергетической и вычислительной плотности, необходимых командам, страдающим от дефицита возможностей подключения к электросетям в нужных масштабах.

Для повышения эффективности объектов и плотности вычислений Lancium построит площадки с учётом эталонных архитектур NVIDIA DSX, направленных на повышение производительности на ватт, сокращение времени до получения первого токена и снижения цены за обработку токена в целом.

В основе технической интеграции лежит комплекс технологий NVIDIA DSX MaxLPS, позволяющий операторам ЦОД размещать в рамках заданного энергетического бюджета на 40 % больше ИИ-ускорителей. Кроме того, Lancium интегрирует архитектуры NVIDIA DSX Flex для динамической подстройки энергопотребления ЦОД в зависимости от состояния энергосети. Такой подход усилит модель работы Lancium, предполагающую адаптацию к параметрам сети без снижения доступности вычислительных ресурсов.

Источник изображения: Lancium

Lancium заявляет, что компания потратила годы на создание энергетической основы, получение земель и накопление инфраструктурной экспертизы. Взаимодействие с NVIDIA позволит обеспечить доступ к самым передовым энергетическим технологиям. В NVIDIA подчёркивают, что создают новое поколение гигаваттных ИИ-фабрик, подготовленных к энергообеспечению. Это позволит клиентам быстрее развёртывать полный стек вычислительных технологий NVIDIA и действовать более эффективно.

Ни одна из компаний не раскрыла объём инвестиций NVIDIA, а также даты ввода конкретных кампусов в эксплуатацию. В первой половине августа появилась информация, что NVIDIA заплатит до $3 млрд за долю в Lancium, предоставляющей землю и энергию ИИ ЦОД Stargate. На днях NVIDIA приобрела миноритарный пакет акций Cloverleaf Infrastructure, предоставляющей клиентам для строительства ЦОД обеспеченные электроэнергией участки. Помимо инвестиций она поддержать строительство площадок Cloverleaf и строительство новых дата-центров, совместимых с собственными технологическими решениями.

NVIDIA анонсировала вычислительный модуль Jetson Orin Nano 2, предназначенный для реализации возможностей ИИ начального уровня на периферии. Новинка может использоваться в различных робототехнических устройствах, дронах, системах машинного зрения и пр.

Изделие приходит на смену версии Jetson Orin Nano, которая дебютировала ещё в 2022 году. Оригинальное решение несёт на борту 6-ядерный процессор Arm Cortex-A78AE, 4 или 8 Гбайт памяти LPDDR5, а также графический блок на архитектуре Ampere с 1024 ядрами CUDA и 32 тензорными ядрами. Пиковая производительность в режиме INT8 достигает 40 TOPS.

Модуль Jetson Orin Nano 2 получил чип с восемью ядрами Arm и 8 Гбайт памяти. Заявленное ИИ-быстродействие составляет 78 TOPS. Утверждается, что по сравнению с Jetson Orin Nano Super новинка обеспечивает вдвое более высокую производительность при инференсе благодаря усовершенствованным тензорным ядрам и увеличенной пропускной способности памяти. А в режиме 15 Вт Jetson Orin Nano 2 потребляет на 40 % меньше энергии, обеспечивая ту же производительность, что и его предшественник. Прочие технические характеристики пока не раскрываются.

Источник изображения: NVIDIA

Изделие позволяет работать с такими ИИ-моделями, как NVIDIA Cosmos и Nemotron, Gemma 4 и Qwen 3. О намерении выпустить решения на основе Jetson Orin Nano 2 сообщили Cognex, Doosan Bobcat, Matic и Wing. В число партнёров NVIDIA по экосистеме Jetson также входят AAEON, ADLINK, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, Auvidea, AVerMedia, Chuanglebo, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, Neurealm, Plink, Realtimes, RidgeRun, RS, Seeed Studio, Tauro Tech, Twowin, TZTEK и YUAN.